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    matlab中如何表示“稀疏矩阵的图形“?

    来源:网络收集  点击:  时间:2024-05-17
    【导读】:
    这个例子显示了一个美国航天局翼型的有限元网格,包括两个拖曳襟翼。工具/原料more电脑matlab软件方法/步骤1/11分步阅读

    数据存储在文件AIRFOIL.MAT中。

    它拥有4253对(x,y)网格点的坐标。

    它还拥有一个包含12289对索引(i,j)的数组,指定网格点之间的连接。

    命令输入窗口键入:

    load airfoil

    2/11

    有限元网格。

    首先,把x和y按2^(-32)缩放,使它们进入【0,1】范围。

    然后形成稀疏邻接矩阵并使其正定性。

    命令窗口键入:

    % Scaling x and y

    x = pow2(x,-32);

    y = pow2(y,-32);

    % Forming the sparse adjacency matrix and making it positive definite

    n = max(max(i),max(j));

    A = sparse(i,j,-1,n,n);

    A = A + A;

    d = abs(sum(A)) + 1;

    A = A + diag(sparse(d));

    % Plotting the finite element mesh

    gplot(A,)

    3/11

    按”Enter“键。

    得图1所示。

    4/11

    可视化稀疏模式。

    SPY用于可视化稀疏模式,SPY(A)绘制矩阵A的稀疏模式。

    命令行窗口键入:

    spy(A)

    title(The adjacency matrix.)

    5/11

    按”Enter“键。

    得图2所示。

    6/11

    对称重新排序-反向Cuthill McKee

    SYMRCM使用逆向Cuthill-McKee技术重新排序邻接矩阵。

    r=SYMRCM(A)返回一个置换向量r,使得A(r,r)倾向于其对角线元素比A更接近对角线。

    这是一个很好的LU或Cholesky分解来自“长,细”问题的矩阵的预排序。

    它同时适用于对称和非对称A。

    命令行键入:

    r = symrcm(A);

    spy(A(r,r))

    title(Reverse Cuthill-McKee)

    7/11

    按”Enter“键。

    得图3所示。

    8/11

    对称重排序-COLPERM。

    使用j=COLPERM(A)返回一个排列向量,该向量以非零计数的非递减顺序重新排列稀疏矩阵A的列。

    这有时可以作为LU分解的预排序:LU(a(:,j))。

    命令行键入:

    j = colperm(A);

    spy(A(j,j))

    title(Column count reordering)

    9/11

    按”Enter“键。

    得图4所示。

    10/11

    对称重排序符号。

    给出了对称近似最小度置换。

    p=symmd(S),对于对称正定义的矩阵a,返回置换向量p,使得S(p,p)趋向于具有比S更稀疏的Cholesky因子。

    有时symmd也适用于对称不定矩阵。

    命令行键入:

    m = symamd(A);

    spy(A(m,m))

    title(Approximate minimum degree)

    11/11

    按”Enter“键。

    得图5所示。

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